Нове дослідження дослідників Грегорі Стенлі, Джуна Чжана та Ріка Льюїса показує, що коли ми вирішуємо, кому довіряти, наш мозок безперервно оновлює переконання щодо мотивів інших, використовуючи складний байєсівський процес, а не відносить людей до простих категорій на кшталт «щедрий» або «егоїстичний».
Дослідження
Команда, чия робота опублікована на arXiv, розробила Утилітарну Байєсівську Модель (UBM), яка представляє переконання щодо соціальних вподобань іншої людини як неперервний розподіл ймовірностей за параметрами її функції корисності. У повторюваних бінарних диктаторських іграх з випадковими виграшами учасники передбачали вибори заздалегідь запрограмованих агентів та одне одного. UBM краще описувала ці прогнози, ніж небайєсівські альтернативи та понад 15 000 моделей, які трактують інших як дискретні типи. Це свідчить про те, що люди відстежують мотиви як градуйовані позиції в неперервному просторі, а не як категорії.
Оскільки учасники чергували вибір і прогнозування, модель окремо оцінювала вподобання та переконання щодо вподобань. Власні функції корисності учасників, підібрані семипараметричною функцією з 526 кандидатів, показали, що більшість людей надають позитивну вагу виграшу незнайомця, але власний виграш важать приблизно в дев'ять разів більше. Цікаво, що неприйняття бути попереду перевищувало неприйняття бути позаду, що суперечить канонічному порядку, виявленому в попередніх дослідженнях. Чутливість до виграшів інших та нерівності зростає більш ніж пропорційно до їхнього розміру, а антисоціальні вподобання виявилися більш поширеними, ніж вважалося раніше. Початкові переконання прогнозистів відображали домінування власного інтересу, але очікували, що неприйняття бути позаду переважатиме над неприйняттям бути попереду.
Чому це важливо
Розуміння того, як ми робимо висновки про мотиви інших, має практичне значення для співпраці, переговорів та повсякденної соціальної взаємодії. Ця модель пропонує спільний семивимірний простір для локалізації соціальних вподобань та переконань про інших, що дозволяє порівнювати дослідження та проводити мета-аналізи. Для вашої власної когніції це показує, що ваш мозок постійно оновлює нюансовану модель людей навколо вас — процес, який ви можете краще усвідомити та потенційно вдосконалити.
Що ви можете зробити
Практикуйте активне прийняття перспективи в повсякденній взаємодії: після того, як хтось зробив вибір, спробуйте визначити, яку вагу вони надали вашому виграшу порівняно з власним. Подумки занотовуйте, як ваші прогнози змінюються з часом — це тренує вашу байєсівську систему соціального висновування.
Джерело: arXiv q-bio.NC
Цікавитесь власним мозком? Пройдіть наш безкоштовний адаптивний IQ тест або спробуйте 306 рівнів тренування мозку.
